王昌富 鄧明鳳 彭長(zhǎng)華 肖秀林 陳永玲 王長(zhǎng)征 黃 俊

儀器法血細(xì)胞分析后復(fù)審原始／幼稚細(xì)胞的多元回歸數(shù)學(xué)模型的研究

王昌富 鄧明鳳 彭長(zhǎng)華 肖秀林 陳永玲 王長(zhǎng)征 黃 俊

本文2010—12—27收到，2011—02—17修回，2011—02—18接受

國(guó)際血液學(xué)復(fù)審協(xié)作組（International Consen-sus Group for Hematology Review）于2005年發(fā)表了“關(guān)于自動(dòng)化全血細(xì)胞計(jì)數(shù)和白細(xì)胞分群分析后行為的建議規(guī)則”（簡(jiǎn)稱國(guó)際41條復(fù)審規(guī)則）［1］。2006年9月，中華醫(yī)學(xué)會(huì)檢驗(yàn)分會(huì)全國(guó)血液學(xué)復(fù)檢專家小組、中華檢驗(yàn)醫(yī)學(xué)雜志編輯委員會(huì)舉行了工作會(huì)議，對(duì)國(guó)際規(guī)則進(jìn)行了認(rèn)真學(xué)習(xí)和討論，并進(jìn)行了恰當(dāng)?shù)淖⑨專?］，由此拉開(kāi)了國(guó)內(nèi)血涂片復(fù)審的序幕。此后國(guó)內(nèi)發(fā)表了一系列相關(guān)論文，并提出了某些改進(jìn)方案和血細(xì)胞自動(dòng)化分析后血涂片復(fù)審標(biāo)準(zhǔn)制定的原則與步驟［3］。然而，5年的工作積累也展示了新的研究方向：如何在紛繁的設(shè)備條件下科學(xué)地設(shè)立復(fù)審規(guī)則、如何在復(fù)雜的臨床需求中充分體現(xiàn)工作效率。

血涂片復(fù)審中原始／幼稚血細(xì)胞是最有實(shí)驗(yàn)診斷價(jià)值的內(nèi)容，也是臨床關(guān)注的重點(diǎn)。我們應(yīng)用多元回歸統(tǒng)計(jì)分析方法建立數(shù)學(xué)模型對(duì)此進(jìn)行了研究，報(bào)道如下。

1 材料與方法

1.1 材料

1.1.1 儀器和試劑：Coulter LH755血細(xì)胞分析儀及配套試劑、質(zhì)控品、校準(zhǔn)品均為美國(guó)Beckman公司生產(chǎn)，儀器經(jīng)廠家校準(zhǔn)合格，性能評(píng)價(jià)符合要求，室內(nèi)質(zhì)控?cái)?shù)據(jù)在控；DM 1000型生物光學(xué)顯微鏡為德國(guó)Leica公司生產(chǎn)；EDTA-K2抗凝真空管由湖北金杏科技發(fā)展有限公司生產(chǎn)；瑞特—姬姆薩染液為珠海貝索生物公司生產(chǎn)。

1.1.2 標(biāo)本來(lái)源：（1）建模標(biāo)本：2009年4月～2009年8月我院住院患者隨機(jī)標(biāo)本1 048例，年齡為出生后1h～75歲，中位年齡42歲，其中白血病43例，包括急性髓細(xì)胞白血?。ˋML）16例，急性淋巴細(xì)胞白血?。ˋLL）12例（淋巴瘤白血病2例），慢性粒細(xì)胞白血?。–ML）10例，慢性淋巴細(xì)胞白血?。–LL）5例。（2）驗(yàn)證標(biāo)本：2009年12月隨機(jī)標(biāo)本347例用于驗(yàn)證，年齡為出生后2h～72歲，中位年齡43歲，其中初診白血病10例，包括急性髓細(xì)胞白血?。ˋML）2例，急性淋巴細(xì)胞白血病（ALL）5例，慢性粒細(xì)胞白血病（CML）2例，漿細(xì)胞白血病1例。（3）白血病診斷參照現(xiàn)行標(biāo)準(zhǔn)［4］。

1.2 方法

1.2.1 雙盲法檢測(cè)：用EDTA-K2抗凝真空管，采集靜脈血2ml。所有血細(xì)胞分析標(biāo)本采集后4h內(nèi)經(jīng)LH 755血細(xì)胞分析儀檢測(cè)后，自動(dòng)制備血涂片和染色。此后將染色后的血涂片交血液病實(shí)驗(yàn)室，經(jīng)高級(jí)技術(shù)人員于顯微鏡下分類(lèi)計(jì)數(shù)200個(gè)白細(xì)胞，觀察和記錄所發(fā)現(xiàn)的各種血細(xì)胞形態(tài)特征。原始／幼稚血細(xì)胞鏡檢陽(yáng)性標(biāo)準(zhǔn)均為：原粒／早幼粒／中幼粒細(xì)胞≥1%，晚幼粒細(xì)胞＞2%；其它原始／幼稚細(xì)胞比率（包括淋巴細(xì)胞、單核細(xì)胞和巨核細(xì)胞系統(tǒng)）≥1%；有核紅細(xì)胞≥1%；漿細(xì)胞≥1%；異淋≥5%。如果儀器法血細(xì)胞分析后符合鏡檢模式而血涂片復(fù)審發(fā)現(xiàn)異常為真陽(yáng)性，未發(fā)現(xiàn)異常為假陽(yáng)性；如果鏡檢模式未被涉及而血涂片復(fù)審發(fā)現(xiàn)異常為假陰性，未發(fā)現(xiàn)異常為真陰性。

1.2.2 評(píng)價(jià)參數(shù)［5］：（1）臨床診斷性試驗(yàn)基本指標(biāo)，包括真陽(yáng)性、假陽(yáng)性、真陰性、假陰性、復(fù)檢率；（2）臨床診斷性試驗(yàn)評(píng)價(jià)指標(biāo)，包括敏感性、特異性、準(zhǔn)確性、陽(yáng)性似然比、陰性似然比、陽(yáng)性預(yù)期值、陰性預(yù)期值；（3）受試者工作曲線（ROC）。

1.2.3 分析策略：（1）建立數(shù)學(xué)模型［6］以鏡檢結(jié)果為金標(biāo)準(zhǔn)，將形態(tài)學(xué)示警信息數(shù)字化（1／0），與血細(xì)胞分析計(jì)量信息一道，應(yīng)用SPSS11.5統(tǒng)計(jì)軟件，用逐步選擇法進(jìn)行變量引入和剔除，建立多元回歸數(shù)學(xué)模型。①變量選擇：包括因變量（Responsible Variable）Y（顯微鏡觀察，符合陽(yáng)性標(biāo)準(zhǔn)：Y＝1，否則Y＝0）和自變量（Independent Variable）：共選入37個(gè)自變量（X1～X37）。a計(jì)數(shù)信息：WBC（X1）、RBC（X2）、HGB （X3）、HCT（X4）、MCV（X5）、MCH（X6）、MCHC（X7）、RDW（X8）、PLT（X9）、MPV（X10）、PCT （X11）、PDW （X12）、NEB（X13）、LYB（X14）、MOB（X15）、EOB（X16）、BAB（X17）、NR-BCB（X18）、NE（X19）、LY （X20）、MO（X21）、EO（X22）、BA（X23）；b形態(tài)學(xué)報(bào)警信息（出現(xiàn)報(bào)警 X＝1、否則X＝0）：細(xì)胞干擾（X24）、雙群紅細(xì)胞（X25）、巨血小板（X26）、未成熟粒細(xì)胞1（X27）、未成熟粒細(xì)胞2（X28）、原始淋巴細(xì)胞（X29）、原始單核細(xì)胞（X30）、原始粒細(xì)胞（X31）、NRBC（X32）、血小板凝塊（X33）、紅細(xì)胞凝集（X34）、異型淋巴細(xì)胞（X35）、核實(shí)Diff（X36）、無(wú)分類(lèi)結(jié)果或分類(lèi)結(jié)果不全（X37）。②建模類(lèi)型：進(jìn)行二分類(lèi)logistic回歸分析（backward stepwise法）時(shí)，將各種計(jì)量信息賦予權(quán)重值后與形態(tài)學(xué)示警信息（有示警者為1，無(wú)示警者為0）一起進(jìn)行分析、篩選，自變量進(jìn)入模型的α＜0.05，剔除變量的α＞0.1，從而建立數(shù)學(xué)模型。

（2）確定最佳臨界值：利用ROC曲線選擇診斷指數(shù)最大時(shí)的數(shù)據(jù)為最佳臨界值。在保證準(zhǔn)確性的條件下，盡量減少?gòu)?fù)檢率。

（3）數(shù)學(xué)模型的驗(yàn)證：將驗(yàn)證標(biāo)本的雙盲法檢測(cè)結(jié)果引入數(shù)學(xué)模型，與建模時(shí)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析比較。

2 結(jié) 果

2.1 多元回歸復(fù)審方案的數(shù)學(xué)模型

2.2 原始／幼稚血細(xì)胞模式判別的分類(lèi)能力、cut-off值和ROC曲線

圖1顯示，原始／幼稚血細(xì)胞復(fù)審的數(shù)學(xué)模型具有良好的分類(lèi)能力和診斷效率。AUC＝0.932，SE＝0.017，cut-off為4.8432；分類(lèi)能力達(dá)93.70%。

圖1 ROC曲線

2.3 臨床診斷性試驗(yàn)評(píng)價(jià)

該方法的真陽(yáng)性為6.87%、假陽(yáng)性為11.35%、真陰性為81.01%、假陰性為0.76%、復(fù)檢率為18.22%；敏感度為90.00%、特異度為87.71%、準(zhǔn)確度為87.88%、陽(yáng)性似然比為0.605%、陰性似然比為0.01、陽(yáng)性預(yù)期值為37.70%、陰性預(yù)期值為99.07%。

2.4 8例假陰性標(biāo)本結(jié)果分析（表1）

2.5 347份驗(yàn)證標(biāo)本結(jié)果

驗(yàn)證試驗(yàn)顯示各項(xiàng)臨床診斷性評(píng)價(jià)指標(biāo)與建模數(shù)據(jù)特征一致，共有37例標(biāo)本檢出原始／幼稚細(xì)胞，其中10例白血病全部檢出。4份標(biāo)本漏檢，2例來(lái)自于產(chǎn)科和消化科，血涂片中分別可見(jiàn)1個(gè)有核紅細(xì)胞／分類(lèi)100個(gè)白細(xì)胞；乳腺科和腎內(nèi)科各有1例患者血涂片中分別可見(jiàn)3%中性晚幼粒細(xì)胞、2%中性中幼粒細(xì)胞，均屬應(yīng)用細(xì)胞因子治療所致。

表1 假陰性標(biāo)本的屬性

3 討 論

鑒于當(dāng)前使用的儀器法血細(xì)胞分析后血涂片復(fù)檢規(guī)則多為經(jīng)驗(yàn)判斷，每個(gè)實(shí)驗(yàn)室都不可能明白自身的規(guī)則是否最優(yōu)，是否能最大限度地滿足臨床需求。本文選用逐步多元Logistic回歸分析（Back-ward法）這一統(tǒng)計(jì)學(xué)手段，從模型語(yǔ)句中所包含的全部自變量開(kāi)始，計(jì)算留在模型中各個(gè)自變量所產(chǎn)生的F統(tǒng)計(jì)量和P值，當(dāng)P值小于程序中規(guī)定的從方程中剔除變量的檢驗(yàn)水準(zhǔn)，則將該變量保留在方程中，否則從最大的P值所對(duì)應(yīng)的自變量開(kāi)始逐一剔除，直至模型中沒(méi)有可以被剔除的變量時(shí)為止。這樣較為科學(xué)地選擇了有效因素，獲得了滿意的效果。驗(yàn)證試驗(yàn)的各項(xiàng)指標(biāo)與建模時(shí)表現(xiàn)一致，說(shuō)明本判別模型有很好的穩(wěn)定性。

應(yīng)用構(gòu)建的數(shù)學(xué)模型漏檢了1例白血病標(biāo)本，為一非霍奇金淋巴瘤白血病期化療后患者，該患者在儀器法血細(xì)胞分析中僅表現(xiàn)為血小板減少（68.04×109／L），無(wú)形態(tài)學(xué)報(bào)警信息。應(yīng)用國(guó)際41條復(fù)審規(guī)則無(wú)一白血病遺漏，但將其用于對(duì)原始／幼稚血細(xì)胞進(jìn)行篩檢，復(fù)審率較高而工作效率太低（復(fù)審率高達(dá)46.95%，本文未顯示詳細(xì)資料）。在實(shí)際工作中，如果在復(fù)審方案中加入“若臨床診斷或擬診白血病”這一條款，則不但能防止漏檢白血病細(xì)胞，還能將復(fù)審率減少50%以上。因此，復(fù)審規(guī)則不能僅僅局限于實(shí)驗(yàn)室信息，而要注重臨床醫(yī)囑，從而保證血涂片復(fù)審方案的實(shí)效性。

本文第一作者簡(jiǎn)介：

王昌富（1962～），男，漢族，主任技師

1 Barnes PW，McFadden SL，Machin SL，et al.The international consensus group for hematology review：suggested criteria for ac-tion following automated CBC and WBC differential analysis.Lab Hematol，2005，11（2）：83～90.

2 全國(guó)血液學(xué)復(fù)檢專家小組.全國(guó)血液學(xué)復(fù)檢專家小組工作會(huì)議紀(jì)要暨血細(xì)胞自動(dòng)計(jì)數(shù)復(fù)檢標(biāo)準(zhǔn)釋義.中華檢驗(yàn)醫(yī)學(xué)雜志，2007，30（4）：380～382.

3 叢玉隆，王昌富，樂(lè)家新.血細(xì)胞自動(dòng)化分析后血涂片復(fù)審標(biāo)準(zhǔn)制定的原則與步驟.中華檢驗(yàn)醫(yī)學(xué)雜志，2008，31（7）：729～731.

4 張之南.血液病診斷及療效標(biāo)準(zhǔn).第3版，北京科學(xué)出版社，2007：103～150.

5 王建華.實(shí)用醫(yī)學(xué)科研方法.北京：人民衛(wèi)生出版社，2003：190.

6 顏 虹.醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué).北京：人民衛(wèi)生出版社，2005：341.

儀器法血細(xì)胞分析后復(fù)審原始／幼稚細(xì)胞的多元回歸數(shù)學(xué)模型的研究

王昌富，鄧明鳳，彭長(zhǎng)華，等／華中科技大學(xué)同濟(jì)醫(yī)學(xué)院附屬荊州醫(yī)院檢驗(yàn)醫(yī)學(xué)部，荊州434020

目的：建立儀器法血細(xì)胞分析后選擇性顯微鏡復(fù)檢原始／幼稚血細(xì)胞的多元回歸數(shù)學(xué)模型。方法：通過(guò)雙盲法對(duì)1 048份隨機(jī)標(biāo)本進(jìn)行儀器分析和血涂片顯微鏡觀察，建立復(fù)審原始／幼稚血細(xì)胞的多元回歸數(shù)學(xué)模型，并以347份患者標(biāo)本進(jìn)行驗(yàn)證試驗(yàn)。結(jié)果：（1）原始／幼稚血細(xì)胞數(shù)學(xué)模型的分類(lèi)能力為93.70%，ROC曲線AUC為0.932；（2）復(fù)檢率為18.22%，漏檢率＜1%；（3）臨床診斷性試驗(yàn)評(píng)價(jià)效益良好；（4）驗(yàn)證試驗(yàn)顯示各項(xiàng)臨床診斷性評(píng)價(jià)指標(biāo)與建模數(shù)據(jù)無(wú)顯著性差異。結(jié)論：本文建立的數(shù)學(xué)模型對(duì)于原始／幼稚血細(xì)胞的復(fù)審具有科學(xué)的分類(lèi)能力和良好的診斷效率，為儀器自動(dòng)化判讀奠定了基礎(chǔ)。

Study on Multiple Regression Mathematical Model for Re-view of Blast／Immature Cells Following Instrumental A-nalysis

Wang Changfu，Deng Mingfeng，Peng Chang—hua，et al／Clinical Laboratory， Affiliated Jingzhou Hospital，Huazhong University of Sciente and Techolo-gy，Jingzhou 434020

Blood smear；Review；Mathematical model；Multiple regression；Blast cell；Immature cell

R311

A

1005—1740（2011）02—0039—03

華中科技大學(xué)同濟(jì)醫(yī)學(xué)院附屬荊州醫(yī)院檢驗(yàn)醫(yī)學(xué)部，郵政編碼 荊州434020

Objective：To establish a scientific and efficient program for selective microscopic screening of immature cells following instrumental analysis.Method：1 048 random samples were tested with the instrument and mi-croscopic observation with a double-blind method.The multiple regres-sion mathematical model was established.347 samples were used for vali-dation.Results：（1）The differentiation ability of the mathematical model was 93.70%.The AUC（area under ROC curve）was 0.932；（2）The re-view rate was 18.22%.The false negative rate was less than 1%；（3）The clinic diagnostic test displayed fine efficiency；（4）The validation test showed no significance existed between the clinic diagnostic evaluation in-dicators and the model-building data.Conclusion：For the review program of screening blast／immature cells，the mathematic model displayed scien-tific differentiating ability and fine diagnosis efficiency，which provided basis for automatic differentiation.

血涂片 復(fù)審 數(shù)學(xué)模型 多元回歸 原始細(xì)胞 幼稚細(xì)胞

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